Tensorflow-Tutorial PDF für Anfänger (Jetzt herunterladen)

GoogleTensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek und die beliebteste Deep-Learning-Bibliothek für Forschung und Produktion. Dieses E-Book behandelt Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie lineare Regression, Klassifikatoren, Erstellung, Training und Evaluierung neuronaler Netze wie CNNs, RNNs, Autoencoder usw. Um den Lernerfolg zu maximieren, sollten Sie die Tutorials zum maschinellen Lernen nacheinander durcharbeiten.

In diesem PDF

Abschnitt 1 – Einführung

1. Was ist Deep Learning? (Erstes Kapitel FREI)
2. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
3. Was ist TensorFlow?
4. Vergleich von Deep-Learning-Bibliotheken
5. So laden Sie TensorFlow herunter und installieren es Windows und Mac
6. Jupyter Notebook-Tutorial
7. Tensorflow auf AWS
8. TensorFlow-Grundlagen: Tensor, Form, Typ, Diagramm, Sitzungen & Operatoren

Abschnitt 2 – Fortgeschrittene Dinge

1. Tensorboard: Diagrammvisualisierung mit Beispiel
2. NumPy
3. Pandas
4. Scikit-Lernen
5. Lineare Regression
6. Fallstudie zur linearen Regression
7. Linearer Klassifikator in TensorFlow
8. Kernel-Methoden
9. TensorFlow ANN (Künstliches neuronales Netzwerk)
10. ConvNet (Convolutional Neural Network): TensorFlow-Bildklassifizierung
11. Autoencoder mit TensorFlow
12. RNN (Recurrent Neural Network) TensorFlow

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